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龙图腾网获悉兴业银行股份有限公司杭州分行;陈锋;孙宁申请的专利基于深度学习的数据智能识别提取系统、方法及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115147841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210616786.4，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权基于深度学习的数据智能识别提取系统、方法及介质是由陈锋;郑艳芳;孟宇跃;阮荣荣;孙宁设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数据智能识别提取系统、方法及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的数据智能识别提取系统、方法及介质，包括后台服务端包含图片文字识别、表格识别和文字布局智能识别还原功能，内置负载均衡；网页端包含文字识别、表格识别、PDF识别和扫描PDF的文字对比功能；Windows10客户端通过调用后台服务端进行图片文字识别、截图识别和PDF文档识别，所有识别功能均包含智能文字布局还原能力。本发明根据文本框在图片中的相对位置，将文本框根据相对位置转成成图论中的无向图模型，采用矩形排序与相对位置判断算法智能还原其原始文本布局；本发明对系统硬件要求较低，无需通常OCR服务所需的GPU，直接在普通个人PC上即可达到接近GPU的识别性能。

本发明授权基于深度学习的数据智能识别提取系统、方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数据智能识别提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1：图片预处理； 步骤S2：对预处理后的图片进行文本框位置检测和修正； 步骤S3：根据检测到的文本框位置进行文本框区域截图； 步骤S4：对得到的截图进行文本框边缘修正； 步骤S5：对文本框边缘修正后的截图进行CRNN模型执行文字识别，得到识别结果； 步骤S6：对识别结果进行基于贝叶斯模型的文本纠错，得到纠错文本； 步骤S7：对文本框进行布局分析，得到布局分析结果； 步骤S8：根据所述布局分析结果将纠错文本输出至图片对应的位置； 所述步骤S7包括如下步骤： 步骤S7.1：根据全部文本框高度估算图片的全局文本行高； 步骤S7.2：根据文本框坐标计算二维位置关系； 步骤S7.3：根据文本框高度估算所有文本框所占的行信息； 步骤S7.4：根据文本框的宽度估算所有文本框所占的列信息； 步骤S7.5：根据文本框的行信息和列信息估算文本框中的文本所在位置； 步骤S7.6：根据步骤S7.2计算出的先后关系对所有文本进行排序； 步骤S7.7：根据文本排序结果，在相邻两个不同行文本之间根据垂直间距插入相应数量的空行以及行首空格； 步骤S7.8：组装文本布局； 所述步骤S7.2中是模拟人阅读文字的过程，如果两个文本框是同一行则按照其左右位置确定其先后关系；不是同一行的就按照上下位置确定先后关系；根据文本框在Y轴上的投影的公共面积进行估算是否同一行，经验值是两者在Y轴上投影公共部分超过二者高度的70％是同一行文本； 所述S7.8将所有的文本以及对应的空格根据顺序拼装成完整文本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人兴业银行股份有限公司杭州分行;陈锋;孙宁，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市上城区庆春路40号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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